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本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。 SVM算法最初是为二值分类问题设计的，但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是：一对多（one versus all）方法；一对一（one versus one）方法。 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器，然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。但是当类别（k类）很多的时候，就必须创建k！/（k-2）！2！个分类器，计算的代价还是相当大的。 另外一种实现多类分类器的方法是一对多，其为每类创建一个分类器。最后的预测类别是具有最大SVM间隔的类别。本文将实现该方法。 我们将加载iris

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官网下载太慢，ns-allinone-2.35 ，方便大家~ 编译过程 1、NS2的脚本文件可以存放在任何一个目录下； 2、在脚本文件（.tcl文件）相应的目录下； 3、输入 ns *.tcl (*代表文件名)，即可运行得到相应的.tr 和.nam 文件

1、概述 本篇博文为数据挖掘算法系列的第一篇。现在对于Kmeans算法进行简单的介绍，Kmeans算法是属于无监督的学习的算法，并且是最基本、最简单的一种基于距离的聚类算法。 下面简单说一下Kmeans算法的步骤： 选随机选取K的簇中心（注意这个K是自己选择的） 计算每个数据点离这K个簇中心的距离，然后将这个点划分到距离最小的簇中 重新计算簇中心，即将每个簇的所有数据点相加求均值，将这个均值作为对应簇的新簇中心。 重复2、3步，直到满足了你设置的停止算法迭代的条件 注意：停止算法迭代的条件一般有三个： 没有（或最小数目）对象被重新分配给不同的聚类。 没有（或最小数目）聚类中心再发生变化。 误差

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